摘要：一种高挥发分细粒弱粘煤的低温干馏方法是采用内、中、外三同心套管组成的立管移动两侧外热干馏炉生产半焦、煤气和焦油的方法。干馏所需热量由外置分体式燃烧炉产生的高温烟气分别进入内、外套管同时上流过程向中套管环形空间内薄层细粒煤料相向传热来提供；细粒煤料沿中套管环形空间搅动下移过程依次经历干燥与干馏两个阶段，水蒸气与干馏挥发产物分别从干馏炉上段水蒸气和下段干馏气出口导出，半焦落入干馏炉体底转盘式排料器后从排焦口连续排出。本发明具有传热效率高、焦油产率高、温度均匀、调节简便、结构紧凑合理、操作连续稳定的优点。

摘要：本申请提供了一种信息推送的装置、方法、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取待识别智能电视设备的设备标识；为所述待识别智能电视设备生成设备行为特征信息；将所述待识别智能电视设备的设备标识和所述设备行为特征信息输入到预先设置的设备受众人群预测模型，得到所述待识别智能电视设备对应的受众人群属性特征信息；将得到的所述受众人群属性特征信息发送给信息处理端。

摘要：本发明公开一种大配比赤泥对煤高效催化气化协同磁化提铁的集成化方法，属于煤化工技术和固体废弃物综合利用领域。煤和赤泥的混合物料在800℃~950℃流化床气化炉中发生高效催化气化反应，赤泥占混合物料质量比为30%~55%；赤泥中Fe、K、Na和Ca金属在煤气化过程的煤表面形成良好流动和分散性共熔物质，极大提高煤气化活性和H2产率，燃料气产率及煤质产气热值比单一煤料高1.5倍~1.8倍；煤气化同时赤泥中Fe发生磁性转化反应产生49%~96%Fe磁性灰渣，可进一步提取精铁。本发明赤泥/煤混合物料“催化气化－残碳燃烧－磁选分离”三过程连续集成组合工艺，实现了全系统节能降耗与热能闭路循环的绿色思维。

摘要：一种高活性气化型煤的组成，按照重量份配比为：煤粉:分散剂:阻熔剂:以碱金属量为计算的碱类催化剂:复合粘结剂＝85～92:0.1～0.5:1～6:0.8～1.8:6～10。本发明具有气化活性高、煤气产率高，生产成本低的优点。

摘要：一种用于甲醇制低碳烯烃的高空速提升管反应器是由反应器（3），原料进口（1），产品气出口（16），新鲜催化剂进口（6）组成，反应器是渐次变径的圆形提升管（3），直径小的下端与供料分配器（2）顶部相连，直径大的上端进入沉降分离器（4），沉降分离器（4）内部中间有折流板（17），在沉降分离器（4）内部一侧装有一级、二级串联旋风分离器，沉降分离器（4）的底端出口通过上段下料立管（12）与催化剂混合冷却器（5）相连，催化剂混合冷却器（5）与下段下料立管（9）上端相连，下段降料立管（9）的下端与供料分配器（2）相连，在催化剂混合冷却器（5）的上部有再生催化剂进口（10），顶部有氮气出口（11）。本发明具有能用于高空速，高活性、高强耐磨、高选择性催化剂的优点。

摘要：本发明实施例提供一种目标检测方法和装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取待处理图像和经训练的目标检测模型，目标检测模型包括多个预测头，多个预测头与多个尺度范围一一对应，每个预测头用于对尺度处于对应尺度范围内的目标对象进行位置预测；基于待处理图像所对应的尺度信息，确定多个预测头中的待剪枝预测头，待剪枝预测头为多个预测头中除与一个或多个目标尺度范围对应的目标预测头外的剩余预测头；对目标检测模型中的待剪枝预测头进行剪枝，以获得剪枝后的目标检测模型；将待处理图像输入剪枝后的目标检测模型进行目标检测，以获得对应的目标检测结果。该方案可以解决预测头冗余的问题，提升目标检测模型的推理速度。

摘要：本发明公开了一种基于先验类别色调信息的垃圾分类数据增强方法，属于数字环保技术领域；能够使不同类别的特征图像的色调增强尽可能符合样本的实际情况，可以有效降低原网络的过拟合程度，并提升原网络的识别准确性。本发明首先将图像从RGB空间转换到图像HSV空间，并在HSV空间的基础上，结合先验类别的色调信息，构建限定范围的图像数据增强算法。该方法可以使得不同类别的垃圾图像的色调增强尽可能符合样本的实际情况，可以有效降低原网络的过拟合程度，并提升原网络的识别准确性。

摘要：本发明公开了基于深度学习的多模态身心健康管理方案生成方法和系统，涉及身心健康管理技术领域，包括如下步骤：基于穿戴设备收集用户的基本特征信息以及生理指标信息，并标记第一相似用户；筛选第二相似用户，并建立用户的早搏参考信息；根据用户的生理指标信息建立生理指标预测模型，并进行生理指标预测，得到预测指标信息；根据用户的早搏参考信息以及预测指标信息，对用户的心脏早搏进行预警，并生成早搏管理方案；本发明用于解决现有的身心健康管理技术在对心脏早搏进行健康管理时，无法在用户本人关于心脏早搏的生理数据的数据量较少的情况下，根据不同用户的生理特征的差异，对用户发生心脏早搏进行精准评估预警的问题。

摘要：本发明公开了基于大数据模型的身心健康档案信息管理方法和系统，涉及身心健康监测预警技术领域，包括如下步骤：获取用户的基本身体信息以及疾病信息，并筛选用户的基本相似用户；根据用户的疾病信息设置用户的个性化生理指标，并采集用户运动状态的第一运动生理信息；并进行异常筛选处理以及特征提取处理，得到生理异常数据以及生理特征数据；再对用户进行身心健康监测预警；本发明解决现有的身心健康监测预警技术在通过穿戴设备对用户的身心健康进行监测预警时，忽略了历史生理数据中潜在的用户身体变化信息，无法通过用户历史运动状态下的生理数据，为用户提供准确的身心健康监测与预警的问题。

摘要：本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种电机运行数据异常识别方法，该方法包括：获取电机运行数据，对电机运行数据基于预设的规则进行数据分段，得到多个分段数据；针对每一段分段数据，根据该分段数据中的电机运行数据构建箱线图，确定箱线图上下边缘的位置，得到异常数据；通过检测系统对得到的所有分段数据的异常数据进行识别分析，优化电机运行数据。本发明通过对采集到的电机电流数据根据其局部的变化特征将其进行分段，方便检测系统的识别和分析，便于检测系统识别电机的性能趋势和潜在故障迹象，解决了现有技术中检测结果不准确的技术问题。